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民航发动机凝结尾迹特征数值模拟

中国科技论文 2021年第6期16卷 649-656页

作者：刘聪魏志强中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为了研究民航发动机喷气射流及其形成的凝结尾迹,建立双流体凝结模型,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法,分析民航发动机射流流场特征,并对不同温度和相对湿度(relative humidity,RH)条件下凝结尾迹空... 详细信息

为了研究民航发动机喷气射流及其形成的凝结尾迹,建立双流体凝结模型,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法,分析民航发动机射流流场特征,并对不同温度和相对湿度(relative humidity,RH)条件下凝结尾迹空间范围和凝结参数进行对比。结果表明:喷气射流在离开喷管较短的距离内膨胀剧烈,约20 m之后流向截面参数较为均匀,压力膨胀为环境压力。温度偏差对凝结尾迹的宽度和长度影响显著,当温度高于该高度国际标准大气(international standard atmosphere,ISA)温度条件时,凝结尾迹的持续范围有限;温度低于ISA温度条件时,凝结尾迹可持续100 m以上,且凝结参数可达到稳定状态。相对湿度对凝结尾迹的影响程度低于温度偏差,相对湿度主要影响凝结尾迹的宽度和液滴平均半径。

关键词：民航发动机喷气射流凝结尾迹相对湿度 ISA偏差

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民航发动机转子系统支承方案多目标优化

民航发动机转子系统支承方案多目标优化

作者：王宇嘉中国民航大学

学位级别：硕士

民航发动机是一种具有复杂结构的旋转机械系统,是飞机的动力装置。作为飞机的核心部件,其结构性能直接关系到飞机的运行安全。随着航空业的发展,民航发动机的转子结构愈发复杂,对工作稳定性的要求也日益严苛。在民航发动机的生产、设计... 详细信息

民航发动机是一种具有复杂结构的旋转机械系统,是飞机的动力装置。作为飞机的核心部件,其结构性能直接关系到飞机的运行安全。随着航空业的发展,民航发动机的转子结构愈发复杂,对工作稳定性的要求也日益严苛。在民航发动机的生产、设计以及工作过程中,振动问题日益增多并带来诸多不利影响。因此,为保证民航发动机的工作稳定性,如何降低振动水平成为了发动机设计中需要重点考虑的问题。本文以民航发动机高压转子系统为分析对象,通过建立转子系统的仿真动力学模型,对高压转子支承特性参数与转子动力学特性的影响关系开展参数敏感性研究。在此基础上,采用多目标优化方法对高压转子系统进行减振优化。具体研究内容如下:首先,考虑高压转子系统的结构形式和特点,利用有限元软件ANSYS Workbench建立了高压转子系统仿真模型,研究了转子系统的动力学特性(固有频率、模态振型、临界转速及不平衡响应等)。其次,基于上述仿真结果,分析确定了高压转子系统的优化目标、优化变量和优化约束,构建了转子系统的优化策略。运用多学科优化软件Isight调用ANSYS Workbench,对转子系统的支承特性进行了参数敏感度分析,得到了支承特性与转子动力学特性的影响关系以及各支承特性之间的交互关系。最后,综合考虑仿真分析与参数敏感度分析结果,通过Isight建立优化变量与优化目标之间的近似模型,以临界转速为约束条件、减小振动水平为优化目标,对高压转子支承特性进行优化,完成了转子系统的减振优化。根据仿真分析结果,对比优化前后的模态特性以及不平衡响应,验证了优化效果。对高压转子系统的支承特性参数的敏感度分析以及优化设计,降低高压转子的振动水平,有助于更好地阐明航空发动机支承特性对振动水平的影响,为航空发动机振动控制提供了一种新的思路和方法。

关键词：民航发动机高压转子系统模态分析谐响应分析多目标优化

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民航发动机滑油量智能预测的研究

民航发动机滑油量智能预测的研究

作者：高鹏宇中国民航大学

学位级别：硕士

滑油为民航发动机各轴承和转动部件提供润滑和预防冲击等作用。滑油量出现异常会影响其对发动机各部件的保护作用,导致部件过度磨损或发生报警,进而影响飞行签派和航班的正常运行。实时预测发动机滑油量可及时发现飞行过程中滑油变化量... 详细信息

滑油为民航发动机各轴承和转动部件提供润滑和预防冲击等作用。滑油量出现异常会影响其对发动机各部件的保护作用,导致部件过度磨损或发生报警,进而影响飞行签派和航班的正常运行。实时预测发动机滑油量可及时发现飞行过程中滑油变化量的异常,进一步实现提前预警,对保障民航安全和经济效益具有重要意义。1、由于滑油量受发动机多个工作阶段影响,且每个阶段含有约20个状态参数,具有影响参数多提取方法不确定等问题。因此分别采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set,NRS)对各工作阶段进行重要度计算,以防止过多重要度低的特征向量输入到预测模型中,使运算复杂度增大和影响预测精度;并比较不同提取方案的拟合精度,确定最终的发动机工作阶段提取。2、由于巡航占航班飞行时间的主体部分,且着陆时的发动机滑油量为一个航班下的最低值;因此通过输入开始巡航前工作阶段的参数来预测着陆时的滑油量,可为判断巡航阶段的滑油量安全提供标准。针对滑油数据中各工作阶段带有前后时序性的特点,采用对历史信息带有记忆性的Elman神经网络进行预测,但Elman网络存在拟合结果易陷入局部极值的缺陷;而灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)迭代是通过三个最优解带领其他个体向真实值靠拢,可使经过优化后的网络权值和阈值为全局最优。结果表明:GWO-Elman模型预测滑油量,精度可达到98.4%。3、为了能更早判断出飞行过程中滑油量的变化是否出现异常,且将滑油减少量与油量回升范围相减即可评估出滑油消耗量的区间,因此采用深度学习的方法预测着陆时的滑油减少量。首先基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型,利用CNN对数据深度特征的学习能力,完成对减少量的预测,预测精度达到90%。为了能进一步提高预测精度,采用带有时序特性的门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU),并对GRU进行Adam算法优化和结构改进,形成改进GRU(Improved Gated Recurrent Unit,IGRU)模型,相比基础网络能够有更好的参数学习率和预防过拟合的情况;IGRU预测滑油减少量的精度达到94.2%。

关键词：民航发动机滑油量发动机工作阶段神经网络滑油减少量预测精度

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基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断

计算机集成制造系统 2021年第12期27卷 3450-3461页

作者：付松钟诗胜林琳张永健哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足的问题,提出一种基于深度自动编码器(DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。该方法首先利用大量的正常样本对DAE进行训练,建立发动机状态特征提取模型;然后将该特征提取模型迁移到具有少量数... 详细信息

为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足的问题,提出一种基于深度自动编码器(DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。该方法首先利用大量的正常样本对DAE进行训练,建立发动机状态特征提取模型;然后将该特征提取模型迁移到具有少量数据的发动机故障样本中,并对这些故障样本进行特征提取;最后利用支持向量机(SVM)实现小样本分类。为了使DAE能够学习到更具有代表性的深度特征,利用重构误差评估不同隐藏层神经元节点数下的单个自动编码器(AE)特征提取能力,进而通过单个AE特征提取能力对DAE隐藏层的神经元节点数进行优化。以某航空公司的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据验证了所提故障诊断方法的有效性。

关键词：深度自编码器民航发动机故障诊断支持向量机小样本迁移学习

民航发动机气路参数偏差值挖掘及其在异常检测中的应用

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民航发动机气路参数偏差值挖掘及其在异常检测中的应用

作者：周星杰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

民航发动机是为飞机提供动力所需的重大产品,对发动机进行及时检测可以避免重大经济损失和灾难性后果。气路参数偏差值作为评价气路单元体健康状态的重要参数,其获取方式却严重依赖于国外制造商,已成为我国民航安全的“卡脖子”问题之... 详细信息

民航发动机是为飞机提供动力所需的重大产品,对发动机进行及时检测可以避免重大经济损失和灾难性后果。气路参数偏差值作为评价气路单元体健康状态的重要参数,其获取方式却严重依赖于国外制造商,已成为我国民航安全的“卡脖子”问题之一。因此,为实现我国民航发动机的自主性能监控,本文将研究民航发动机气路参数偏差值挖掘及其异常检测方法。根据气路参数原始值特点,将多层感知机与深度残差网络进行融合,构建了基于Res-BPNN的民航发动机气路参数偏差值回归模型。考虑到模型引入非关键变量,不仅会增加训练成本,而且会导致模型的回归效果降低,为此本文采用平均影响值法对网络模型的输入变量进行非线性自变量筛选,建立气路参数与其偏差值的精确映射关系。结果表明,Res-BPNN回归模型能够有效地应用到大样本条件下的气路参数偏差值回归中,且拟合精度较好。考虑到气路参数偏差值样本数据不足时,难以支撑建立基于Res-BPNN的气路参数偏差值回归模型,因此本文构建了基于对抗迁移学习的气路参数偏差值回归模型。该方法通过堆叠多层Res-BP学习模块进行气路特征提取,其次采用多层MK-MMD域适配层以及域混淆层深度挖掘源域与目标域之间的域不变特征,最后实现偏差值回归。结果表明,该方法能进一步缩小领域特征分布差异,并得到较好的回归效果。考虑到各关键气路参数偏差值之间具有耦合效应,所以必须综合考虑多维气路参数偏差值时间序列的时间相关性和空间相关性。为此,本文提出了多维气路参数偏差值时间序列特征表示与气路异常检测方法。该方法首先分析气路异常模式的表现规律;其次确定时间序列子序列划分方法,通过分析趋势特征,实现时间序列二次划分及显著特征提取,并采用熵值评价法对所提特征进行评价及优选排序;最后利用孤立森林算法实现气路异常早期预警。结果表明,该方法能够较好地实现气路异常检测。结合本文研究内容与民航公司对发动机气路异常检测方法的需求,设计并开发了民航发动机气路异常检测原型系统,为民航公司进行发动机气路异常检测提供了技术和系统支持。

关键词：民航发动机深度残差网络深度领域自适应特征表示异常检测

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民航发动机轴承故障的时频联合诊断研究

民航发动机轴承故障的时频联合诊断研究

作者：许旺山中国民航大学

学位级别：硕士

民航发动机滚动轴承故障诊断研究面临两大技术难题:振动故障信号处理和故障诊断识别精度的提高。对滚动轴承振动信号的分解处理是进行故障诊断的前提条件。分别针对这两项难题构建信号处理模型和故障诊断模型,具体工作如下:1、为提高滚... 详细信息

民航发动机滚动轴承故障诊断研究面临两大技术难题:振动故障信号处理和故障诊断识别精度的提高。对滚动轴承振动信号的分解处理是进行故障诊断的前提条件。分别针对这两项难题构建信号处理模型和故障诊断模型,具体工作如下:1、为提高滚动轴承振动信号分解与重构的精度,提出天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)与变分模态分解(Variational modal decomposition,VMD)相结合的信号自适应分解与重构模型。为改进VMD分解信号时存在人为设定二次惩罚因子和分解层数的缺陷,通过BAS算法当中左右须的位置向量寻优VMD分解的最佳双参数组合,进而自适应分解得到本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。一方面,采用包络解调方式获得IMF分量中的故障特征频率信息,与先验故障频率对比,以检验自适应分解效果;另一方面,采用快速谱峭度图原理分析IMF分量重构信号的冲击成分占比,以检验信号重构精度。计算结果表明:BAS-VMD自适应分解与重构模型在给出最佳分解参数的基础上,获取包含丰富故障频率成分的IMF分量。除了使滚动体故障频率带宽提高一倍以外,同时也使健康状态、外圈故障和内圈故障信号的重构精度分别提高2.16%、0.41%和2.28%,为进一步识别其二维时频图像的故障诊断奠定基础。2、为提高滚动轴承故障诊断的识别率,提出基于双路并行的二维卷积神经网络(Two-Way Parallel 2D convolutional neural network,TWP-2D-CNN)的故障诊断深度学习模型。为增强该模型对二维时频图像特征的非线性映射能力,在双路卷积层与池化层之间引入批量归一化算法(Batch Normalization,BN);在3层全连接网络之间融入Dropout算法。同时在保留基本卷积层的前提下,增加了膨胀卷积层结构,以便扩大对二维时频图像的感受域。通过中间层特征输出值的T-sne可视化,对比不同诊断模型在逐层映射表达过程中的泛化能力,以及在不同强度噪声下的鲁棒性检验。诊断实例结果表明:在TWP-2D-CNN模型训练和测试过程中,对时频故障图像的诊断识别率分别达到99.803%和99.396%。,并在3种不同强度噪声下仍取得95.934%的识别率,优于基本2D-CNN模型和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的对应值。

关键词：民航发动机信号分解重构滚动轴承卷积神经网络时频联合诊断

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基于多参数融合相似的民航发动机寿命预测

中国机械工程 2020年第7期31卷 781-787页

作者：曹惠玲崔科璐梁佳旺中国民航大学航空工程学院天津300300 上海飞机客户服务有限公司上海200241

针对民航发动机寿命预测研究中单参数监控不全面而多监测参数利用率低的问题,提出了一种基于多参数融合相似的寿命预测方法。针对参数敏感性修正,利用ReliefF-PCA算法对发动机多种监控参数进行属性筛选,并融合为表征发动机健康状态的参... 详细信息

针对民航发动机寿命预测研究中单参数监控不全面而多监测参数利用率低的问题,提出了一种基于多参数融合相似的寿命预测方法。针对参数敏感性修正,利用ReliefF-PCA算法对发动机多种监控参数进行属性筛选,并融合为表征发动机健康状态的参数——健康指数;针对发动机不同衰退阶段,对相似度度量算法进行趋势敏感度修正,增大变化趋势对预测结果的影响;通过对样本轨迹进行平移处理,减小正常阶段时域对算法的影响;最后通过实际数据的对比来验证该方法的有效性,结果表明,改进的预测方法有较好的预测精度。

关键词：民航发动机剩余寿命预测参数融合相似度 ReliefF-PCA算法

基于Copula的民航发动机性能参数阶段可靠性评估

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南京航空航天大学学报 2023年第6期55卷 1081-1088页

作者：李耀华张铖中国民航大学交通科学与工程学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性,目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响,据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根... 详细信息

民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性,目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响,据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根据变点分阶段的特性利用动态Wiener过程对民航发动机性能参数状态进行表征,利用Copula函数建立阶段性动态Wiener过程的联合概率分布函数模型,同时结合民航发动机性能参数状态演变的首达阈值的数学性质,利用蒙特卡洛仿真抽样法进行可靠性评估。利用航空公司实际的状态监测数据验证所提模型的优越性,结果表明,相较于不考虑演变阶段间相关性的模型,所提模型对评估民航发动机性能参数的状态可靠性的平均误差降低了约12.9%。

关键词：民航发动机可靠性评估 Copula联合概率分布函数 Wiener过程阶段性退化

民航发动机VSV调节规律及喘振故障诊断研究

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民航发动机VSV调节规律及喘振故障诊断研究

作者：阚玉祥中国民航大学

学位级别：硕士

喘振是一种破坏力极强的故障,严重影响发动机的安全运行,无论何种工况都要避免发动机进入喘振区。VSV系统是防止发动机喘振的重要措施,其主要作用是通过调整可调静子叶片的角度,使气流以最佳攻角进入压气机转子叶片,避免出现涡流和气流... 详细信息

喘振是一种破坏力极强的故障,严重影响发动机的安全运行,无论何种工况都要避免发动机进入喘振区。VSV系统是防止发动机喘振的重要措施,其主要作用是通过调整可调静子叶片的角度,使气流以最佳攻角进入压气机转子叶片,避免出现涡流和气流阻塞,减少气流损失,达到扩大发动机工作稳定性的目的。但其作动机构复杂、调节频繁,极易发生VSV调节滞后、调节角度不正确等故障,严重时会导致喘振。本文利用基准进口气流角法和支持向量回归机,对VSV的调节规律进行了深入探索,并基于支持向量机对喘振故障诊断进行了研究。首先根据发动机原理,以PW4077D发动机HPC第一级转子相对速度进口角为基准,利用基准进口气流角法构建发动机可调导流叶片调节规律模型,由模型可得发动机不同状态点下的导流叶片开度。其次以大量的发动机正常状态QAR数据为基础,建立爬升、巡航和下降段的支持向量机模型,研究VSV在各航段的调节规律,结果表明各模型回归预测值与真实值相差很小,各个模型精度较高,可实现对VSV位置的状态监控,另外对支持向量机的参数寻优算法以及两种建模方法的优劣进行了对比。最后基于PW4077D发动机的喘振数据构建单类支持向量机模型,模型准确率较高,结合基于支持向量机建立的VSV调节规律模型使用,能够判断VSV调节不合理是否引发喘振,为发动机故障诊断提供帮助。

关键词：民航发动机喘振 VSV 调节规律支持向量机基准进口气流角法